ما هو اكتشاف البيانات [+5 Tools]
أصبح اكتشاف البيانات جانبًا مهمًا من جوانب الأعمال الحديثة لأنها تسعى جاهدة لفهم الكميات الهائلة من البيانات التي يتم إنشاؤها كل يوم.
دعونا نرى ما يدور حوله اكتشاف البيانات هذا وكيف يتم ذلك.
ما هو اكتشاف البيانات؟
اكتشاف البيانات هو عملية تحديد واستكشاف وفهم البيانات داخل المؤسسة للكشف عن الرؤى وزيادة قيمة الأعمال.
يتضمن جمع وتحليل البيانات من مصادر عديدة باستخدام طرق مثل تصور البيانات والتعلم الآلي والتحليل الإحصائي للعثور على الأنماط والعلاقات في البيانات.
كثيرًا ما ينفذ مستخدمو الأعمال هذه العملية التي يمكن تسهيلها من خلال الأدوات والتقنيات التي توفر واجهة سهلة الاستخدام للعمل مع البيانات.
أهمية اكتشاف البيانات
يعد اكتشاف البيانات جانبًا مهمًا في ذكاء الأعمال ، حيث يساعد المؤسسات على اتخاذ قرارات مستنيرة بناءً على الرؤى التي تم الحصول عليها من بياناتهم.
يساعد على الكشف عن العلاقات المخفية في البيانات ، والتي توفر معلومات قيمة يمكن أن تدفع نمو الأعمال والنجاح.
من خلال الاستفادة من الرؤى التي تم الحصول عليها من عملية الاكتشاف ، يمكن للمنظمات حرفيًا اكتساب ميزة تنافسية من خلال اتخاذ قرارات ذكية ، والتنبؤ بالاتجاهات ، والبقاء في الطليعة.
عملية اكتشاف البيانات
تتضمن هذه العملية عادةً الخطوات الثلاث التالية:
تحضير
هذه هي الخطوة الأولى في عملية اكتشاف البيانات ، والتي تتضمن جمع البيانات وتنظيفها وتحويلها من مصادر مختلفة إلى تنسيق قابل للاستخدام.
التصور
في هذه الخطوة ، يتم تحويل البيانات إلى تمثيلات رسومية مثل المخططات والرسوم البيانية لتحديد الأنماط بين البيانات.
تحليل البيانات
هذا هو المكان الذي يتم فيه إنشاء الرؤى من البيانات. يستخدم محللو البيانات أدوات مثل النمذجة الإحصائية وخوارزميات تعلم الآلة والتحليلات التنبؤية لتحديد الاتجاهات والأنماط في البيانات.
يمكن أن تكون العملية برمتها متكررة ، ومن الضروري تكرار الخطوات عدة مرات للتأكد من تضمين جميع البيانات ذات الصلة ولتحسين النتائج باستمرار.
استخدام حالات اكتشاف البيانات
يمكن استخدام اكتشاف البيانات لمجموعة متنوعة من الأشياء ، من تبسيط تجارب المستهلك إلى تحسين عمليات الشركة الخلفية.
ستزداد حالات الاستخدام بالفعل مع اكتشاف الشركات فرصًا جديدة من دراساتهم لأن الخوارزميات الإحصائية وخوارزميات ML تجعل من الممكن الآن إجراء تمارين اكتشاف البيانات الأكثر تعقيدًا وتطلبًا.
دعنا نفحص بعض حالات استخدام اكتشاف البيانات الأكثر شيوعًا بمزيد من التفصيل.
# 1. تحليل العملاء
في البيع بالتجزئة والتمويل والصناعات الأخرى التي تركز على العملاء ، يمكن استخدام اكتشاف البيانات لفهم سلوك العملاء والتركيبة السكانية. يمكن أن يساعد هذا المؤسسات على تخصيص تجربة العملاء واتخاذ قرارات مستنيرة بشأن استراتيجيات التسويق والمبيعات الخاصة بهم.
# 2. الكشف عن الغش
يمكن أيضًا استخدام اكتشاف البيانات في الصناعة المالية لاكتشاف النشاط الاحتيالي من خلال تحديد أنماط المعاملات التي تنحرف عن السلوك المعتاد.
# 3. تحليل سلسلة التوريد
يمكن استخدامه لتبسيط وزيادة فعالية إجراءات سلسلة التوريد في قطاعي التصنيع واللوجستيات. للعثور على المجالات المحتملة للتحسين ، قد تتضمن عملية الاكتشاف فحص البيانات المتعلقة بأداء المورد ، وجداول التسليم ، وحالة المخزون.
# 4. تحليلات الرعاية الصحية
يمكن أن يساعد اكتشاف البيانات في قطاع الرعاية الصحية في تعزيز نتائج المرضى وخفض النفقات الطبية.
العوامل التي يجب البحث عنها في أداة اكتشاف البيانات
عند اختيار أداة اكتشاف البيانات ، من المهم مراعاة الميزات التالية:
واجهة بسيطة
يجب أن تحتوي الأداة على واجهة سهلة الاستخدام تسهل على مستخدمي الأعمال استكشاف البيانات وتحليلها دون الحاجة إلى خبرة فنية.
تكامل البيانات
إمكانية التكامل مع مجموعة واسعة من مصادر البيانات ، بما في ذلك قواعد البيانات وجداول البيانات والمزيد.
قابلية التوسع
يجب أن يكون التطبيق قادرًا على إدارة كميات هائلة من البيانات والحجم لتلبية احتياجات المنظمة المتزايدة.
عرض مرئي للمعلومات
يجب أن تكون الأداة مزودة بإمكانيات قوية لتصور البيانات ، بما في ذلك القدرة على إنشاء مخططات تفاعلية ورسوم بيانية ولوحات معلومات يمكن استخدامها لاستكشاف البيانات وفهمها.
قدرات التعلم الآلي
يجب أن تحتوي الأداة على إمكانات تعلم آلي مضمنة مثل التحليلات التنبؤية ومحركات التوصية لمساعدة المؤسسات في الكشف عن الرؤى والأنماط في بياناتها.
تعاون
يجب أن يكون المستخدمون قادرين على مشاركة الأفكار والتقييمات والرسوم البيانية مع أعضاء الفريق الآخرين باستخدام التطبيق ، مما يشجع التعاون.
الأمن والخصوصية
يجب أن تكون قادرًا على حماية البيانات الحساسة والامتثال للوائح الخصوصية ، مثل القانون العام لحماية البيانات (GDPR).
الدعم والتوثيق
يجب تزويد الأداة بمجموعة كاملة من التعليمات ومواد التدريب والدعم الفني.
التسعير
يجب أن يتناسب سعر الأداة مع احتياجات المنظمة وميزانيتها.
بالنظر إلى كل هذه العوامل ، قمنا بتلخيص قائمة بأفضل الأدوات لإجراء اكتشاف البيانات.
ManageEngine
ManageEngine Endpoint DLP (منع فقدان البيانات) هو حل برمجي مصمم لمساعدة المؤسسات على حماية البيانات الحساسة من السرقة أو الفقد العرضي أو الوصول غير المصرح به.
يوفر المراقبة والأمان في الوقت الفعلي لأجهزة نقطة النهاية مثل أجهزة الكمبيوتر المحمولة وأجهزة الكمبيوتر المكتبية والخوادم. أيضًا ، يمكن أن يساعد الشركات في منع انتهاكات البيانات والامتثال للوائح مثل HIPAA و GDPR.
يوفر إمكانات اكتشاف البيانات التي تمكّن المؤسسات من تحديد المعلومات الحساسة وحمايتها مثل معلومات التعريف الشخصية (PII) والمعلومات المالية وبيانات الأعمال السرية.
تقوم هذه الأداة بمسح نقاط النهاية بحثًا عن بيانات حساسة وتصنيفها بناءً على سياسات محددة مسبقًا.
تابلوه
Tableau عبارة عن برنامج لتصور البيانات وذكاء الأعمال لاستكشاف البيانات وتحليلها وتقديمها.
بفضل واجهة السحب والإفلات المتقدمة ومجموعة متنوعة من خيارات التصور ، يسهل Tableau على الشركات من جميع الأحجام تحويل بياناتها إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
تدعم هذه الأداة مجموعة واسعة من أنواع المخططات ، بما في ذلك المخططات الشريطية والمخططات الخطية والمخططات الدائرية ، وتوفر ميزات تحليلات متقدمة مثل التنبؤ والنمذجة الإحصائية.
يقدم Tableau أيضًا مجموعة من ميزات التعاون التي تسهل على الفرق مشاركة البيانات والرؤى عبر المؤسسة.
يمكن للمستخدمين نشر لوحات المعلومات الخاصة بهم على Tableau Server أو Tableau Online ، حيث يمكن للآخرين الوصول إلى البيانات والتفاعل معها وتقديمها. بالإضافة إلى ذلك ، يوفر Tableau تطبيقات الأجهزة المحمولة لنظامي التشغيل iOS و Android.
أوسانو
Osano هي شركة برمجيات ممتازة أخرى توفر حلول إدارة الخصوصية وحماية البيانات للمؤسسات.
تتضمن حلول Osano نظامًا أساسيًا لإدارة الخصوصية يوفر مركزًا مركزيًا للمؤسسات لإدارة سياسات الخصوصية وملفات تعريف الارتباط والتزامات حماية البيانات.
تسمح هذه الأداة للمؤسسات بإنشاء وإدارة سياسة الخصوصية الخاصة بها ، وتتبع وإدارة الموافقة ، ومراقبة وفرض الامتثال للخصوصية.
تسمح ميزة اكتشاف البيانات في Osano للمؤسسات بتحديد وتصنيف البيانات الشخصية المخزنة في أنظمة مختلفة ، بما في ذلك قواعد البيانات والتطبيقات السحابية.
يوفر هذا النظام الأساسي أيضًا مخزونًا للبيانات يمكن استخدامه لتتبع وإدارة البيانات الشخصية بمرور الوقت والأدوات التي يمكن استخدامها للكشف عن البيانات الحساسة والإبلاغ عنها تلقائيًا.
كليك سينس
Qlik Sense هي عبارة عن منصة لتصور البيانات وذكاء الأعمال تم تطويرها بواسطة شركة برمجيات Qlik. يوفر النظام الأساسي مجموعة من أدوات تصور وتحليل البيانات التي تسمح للمؤسسات بتحويل البيانات إلى رؤى قابلة للتنفيذ.
يوفر بيئة اكتشاف بيانات ذاتية الخدمة تتيح لمستخدمي الأعمال إنشاء واستكشاف تصورات البيانات التفاعلية ولوحات المعلومات والتقارير.
يستخدم النظام الأساسي محرك بيانات خاصًا يقوم بفهرسة البيانات في الوقت الفعلي مما يوفر وصولاً سريعًا ومرنًا إلى البيانات من مجموعة واسعة من المصادر.
انفورماتيكا
إنفورماتيكا هي مزود جدير بالثقة لإدارة البيانات وحلول التكامل التي تساعد الشركات في تعظيم قيمة بياناتهم. تساعد أداة كتالوج البيانات الخاصة بها على اكتشاف وإدارة أصول البيانات مهما كان حجم الشركة.
يمكن للشركات مسح وفهرسة البيانات الوصفية وبيانات الملف الشخصي والوصول إلى معلومات النسب التفصيلية حول عشرات الملايين من مجموعات البيانات.
على غرار الأدوات الأخرى ، فإنه يوفر أيضًا واجهة سهلة الاستخدام للبحث عن أصول البيانات واكتشافها ويوفر رؤى سياقية لمساعدة الشركات على اتخاذ قرارات تعتمد على البيانات.
خاتمة
في العالم الرقمي الحديث ، تكون المؤسسات التي تستفيد بشكل فعال من اكتشاف البيانات مجهزة بشكل أفضل لتقديم تجربة عملاء أكبر ، وتظل قادرة على المنافسة ، وتحقق أهداف أعمالها.
قد تكون مهتمًا أيضًا بالتعرف على البيانات المظلمة للعثور على الاتجاهات والفرص المخفية.
